解读

面试官想知道三件事：

1. 你是否把“安全合规”当成产品一级指标，而非事后补丁；
2. 你是否能把技术层（算法、规则、策略）与商业层（品牌风险、监管红线、用户体验）打通；
3. 你是否具备“分层解耦”思维，能在召回率、准确率、延迟、成本之间做权衡，并给出可落地的中国本土方案。
   因此，回答必须体现“层数够用、每层有责、指标可量化、迭代有闭环”，且直接对标《生成式人工智能服务管理暂行办法》等最新监管要求。

知识点

1. 监管红线：违法信息九大类（《网络信息内容生态治理规定》第四条）、深度合成标识、实名制、投诉举报通道。
2. 过滤技术栈：关键词、正则、AC 自动机、文本分类模型、语义相似度、知识图谱、对抗样本检测、AIGC 水印。
3. 指标定义：
   • 阻断率 = 被拦截的违规量 / 总违规量（召回）
   • 误杀率 = 被误拦的正常量 / 总正常量（精度）
   • 首包延迟增加 ≤ 150 ms（ToC 场景）
4. 产品策略：同步过滤（阻断）+ 异步审核（回扫）+ 用户举报（长尾补充）。
5. 数据闭环：线上 badcase → 人工复核 → 标注 → 周级增量训练 → 灰度 → 全量。
6. 成本模型：GPU 推理单价、QPS、单条字符数、峰值并发，折算到“万条成本”与品牌损失对比。

答案

我会部署四层过滤器，顺序从“快到慢、从粗到精”，并在产品 PRD 里为每层设定 KPI 和回退方案：

1. 前置白名单层（0 ms 级延迟）
   作用：对内部业务方、高信誉企业 API 客户，配置“免审白名单”+ 流量签名，直接跳过后续三层，降低延迟与成本；同时记录日志备查。
   指标：白名单流量占比 ≤ 10%，误放违规率 ≤ 0.01%。

2. 规则与关键词高速层（≤ 10 ms）
   作用：利用 AC 自动机 + 动态词表（公安部 110 词库、省级网信办月度更新）做字面匹配，直接阻断“一击必杀”类违法内容（暴恐、毒品、邪教等）。
   指标：阻断率 ≥ 95%，误杀率 ≤ 0.1%，支持 5 分钟内热更新词库。

3. 轻量语义分类层（≤ 80 ms）
   作用：用 1.1 B 参数的中文 MiniLM 蒸馏模型，判断“是否含九大类违规语义 + 商业广告 + 低俗色敏”，输出风险分 0-1。阈值策略：

   • ≥ 0.92 直接阻断
   • 0.75-0.92 进入第四层
   • ≤ 0.75 放行并采样 1% 做异步复核
     指标：在 10k 人工标注测试集上，召回 ≥ 93%，误杀 ≤ 2%，GPU 单卡 QPS ≥ 1200。

4. 高精度大模型对齐层（≤ 600 ms）
   作用：调用 7B 参数的“安全对齐专用模型”，结合 Few-shot Prompt 做“宪法 AI”判断，重点解决隐喻、反讽、反向诱导、角色扮演等复杂 badcase；同时检测 C2C 场景下的“软色情”“灰产导流”等商业风险。
   指标：召回 ≥ 98%，误杀 ≤ 0.5%；对第三层 0.75-0.92 区间的样本，整体链路延迟 P99 ≤ 800 ms。
   成本：按 token 计费，折算到单条请求 ≤ 0.008 元，低于品牌舆情损失期望（单条舆情事件成本 30 万元/次 × 0.1% 概率 = 300 元）。

四层全部跑在“同城双活”GPU 集群，支持一键降级：若第四层超时 > 1 s，自动回退到第三层结果并报警，保证可用性 ≥ 99.9%。线上 badcase 2 小时内进入“安全运营工单”，24 小时内完成标注并触发模型热更新，实现周级迭代闭环。

拓展思考

1. 多模态扩展：当产品从文本升级到“文生图”或“语音对话”时，需在第二层前加入“输入侧提示词注入检测”，第四层后增加“输出侧图像水印 + 敏感视觉标签”分支，确保《深度合成规定》第六条合规。
2. 个性化策略：对青少年模式、电商直播、医疗问诊三类场景，可动态切换“第四层专用领域宪法 prompt”，在同一套基础设施上实现“场景级隔离”，而不必重复部署模型。
3. 成本优化：把第三层蒸馏模型跑在 CPU + INT8 量化，可把 GPU 卡数降 40%；再用“风险分缓存”（相同 prompt 语义指纹 Hash）把 15% 请求打到 Redis，P99 延迟再降 120 ms。
4. 监管汇报：每月输出《生成式 AI 安全运营月报》，含拦截总量、Top10 违规类型、误杀申诉率、模型迭代次数，抄送法务与公关，提前应对网信办抽检。